结合精英初始化和K近邻的蛇优化算法
Snake optimization algorithm combining elite initialisation and K-nearest neighbors
1. 华北水利水电大学 电气工程学院, 郑州 450045
2. 华中科技大学 人工智能与自动化学院, 武汉 430074
摘要
蛇优化算法(SO)是一种受自然界中蛇生存行为启发产生的元启发式优化算法。原始蛇优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,因此提出了一种结合精英初始化和K近邻的改进蛇优化算法(elite initialization and K-nearest neighbors improved snake optimizer,EKISO)。首先,为了提高初始种群质量,在种群初始化阶段提出精英初始化的方法,根据种群精英个体产生优质初始种群个体;其次,通过振荡因子优化螺旋觅食策略扩大全局勘探阶段的搜索范围、提高算法的局部逃逸能力;最后,在局部开发阶段提出K近邻思想的位置更新方法,增强种群个体之间的信息交互能力,从而加快收敛速度、提高收敛精度。利用14个经典测试函数和4个CEC2017测试函数将该方法与其他7种优化算法进行对比,证明EKISO收敛速度更快、精度更高且不易陷入局部最优。为了进一步验证EKISO的实用性与可行性,将EKISO应用于压力容器设计问题中,通过实验对比分析可知,EKISO在处理实际优化问题上具有一定的优越性。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(72071084)
河南省教育厅高等学校重点科研项目(22A120008)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0019
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2712-2721
文章编号: 1001-3695(2024)09-021-2712-10
发布历史
[2024-05-13] 优先出版
[2024-09-05] 印刷出版
引用本文
王丽娟, 刘姝含, 王剑, 等. 结合精英初始化和K近邻的蛇优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (9): 2712-2721. (Wang Lijuan, Liu Shuhan, Wang Jian, et al. Snake optimization algorithm combining elite initialisation and K-nearest neighbors [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9): 2712-2721. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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